抑郁患者一级亲属的结构网络改变及其与抑郁发病的相关性研究

摘要：

目的:探究抑郁患者一级亲属的大脑结构网络变化及其与抑郁发作之间的关系。方法:前瞻性收集江苏大学附属医院2017年5月至2018年6月收治的抑郁患者健康一级亲属200名纳入研究，同期在社区通过问卷形式收集无抑郁家族史的健康对照者（HC/FH-组）50名作为健康对照。所有研究对象入组后均接受系统磁共振成像扫描和相关量表评估，随后进行长达3年的纵向随访（每3个月1次）。采用精神障碍诊断与统计手册第4版结构化访谈内容评估受试者在随访期间是否发生抑郁。将随访期间发生抑郁的一级亲属纳入一级亲属发生抑郁组（DD/FH+），而未发生抑郁的一级亲属则纳入一级亲属未发生抑郁组（HC/FH+）。通过24项汉密尔顿抑郁评定量表（HDRS）和Holmes和Rahe社会再适应评定量表分别评估受试者的抑郁严重程度和是否经历重大压力生活事件。构建Logistic回归模型探究脑结构网络属性对于抑郁的预测效能。基于Pearson相关分析探究受试者的脑结构网络与HDRS评分之间的相关性。结果:HC/FH-组（50例）、HC/FH+组（115例）以及DD/FH+组（21例）的支线连接（17.62±1.34、17.03±1.39、15.82±1.12，
F=13.63，
P<0.001）、全局效率（0.24±0.03、0.23±0.03、0.22±0.03，
F=4.73，
P=0.010）、右侧脑岛节点效率（0.20±0.02、0.21±0.01、0.20±0.01，
F=4.62，
P=0.011）、左侧海马节点效率（0.27±0.01、0.27±0.01、0.24±0.02，
F=18.56，
P<0.001）、左侧杏仁核节点效率（0.24±0.02、0.24±0.02、0.23±0.01，
F=3.40，
P=0.036）差异存在统计学意义。Logistic回归模型显示支线连接（
OR=0.55，95%
CI 0.38~0.78，
P=0.001）和左侧海马节点效率（
OR=0.58，95%
CI 0.40~0.81，
P<0.001）可以预测最终抑郁的发生情况，并且具有良好的预测效能，受试者工作特征曲线下面积分别为0.75、0.78。相关分析结果显示DD/FH+组基线时支线连接（
r=-0.58，
P=0.006）和左侧海马节点效率（
r=-0.60，
P=0.004）与其第一次随访时的HDRS评分相关。
结论:抑郁患者的健康一级亲属中，存在支线连接和左侧海马节点效率改变的个体更容易发生抑郁。

关键词：抑郁症、一级亲属、结构网络、预测

所属期刊栏目：55

资助基金：国家自然科学基金81871343;江苏省重点研发计划项目BE2021693;National Natural Science Foundation of China81871343;Jiangsu Provincial Key Research and Development PlanBE2021693

在线出版日期：2023-05-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：1381-1388